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内容简介
本书总共分五篇，20个章节。从Python程序设计入手，然后学习数据分析与可视化工具、大数据存储与并行计算框架，由浅入深、层层递进，再通过3个项目实例运用与总结前三篇内容，直到掌握Python大数据开发流程和编程技能。
编辑推荐
这本书的结构安排很适合想系统入门Python数据分析与大数据开发的读者。全书分五篇二十章，先讲Python程序设计基础，再过渡到数据分析与可视化工具，随后进入大数据存储与并行计算框架，最后用三个项目实例把前面所学串联起来。这样的递进方式避免了直接堆叠工具和框架带来的割裂感，读者能沿着一条完整的技术路径逐步深入。书中对编程技能与开发流程的强调，使它在同类入门书中更偏向实战能力培养，而不是单纯罗列API。对于需要从零建立知识框架、又希望最终能独立完成大数据开发流程的自学者来说，这本书的篇章编排提供了清晰的学习路线。阅读时建议把重点放在项目实例部分，通过动手复现来检验前三篇的理解程度，遇到框架配置等环境问题可先行查阅相关工具文档，再回到书中对照流程。
适合谁读
适合
- 零基础或仅有少量编程经验、想系统学习Python数据分析的读者
- 需要从数据分析过渡到大数据存储与并行计算框架的学习者
- 高校相关专业学生用作课程配套或自学参考
- 希望借助项目实例掌握大数据开发完整流程的转行者
不适合
- 已具备丰富大数据开发经验、寻求进阶深度内容的从业者
- 只想快速查阅某个具体工具用法、不愿系统学习的读者
- 完全没有编程兴趣、仅需了解数据分析概念的读者
阅读建议
- 按五篇顺序推进，前三篇每学完一篇就动手复现书中示例，再进入下一篇。
- 读项目实例篇时先独立尝试，卡住后再对照书中流程，记录差异与原因。
- 为大数据框架部分单独准备运行环境，边配置边阅读，避免只读不练。
- 每章结束后用自己的话整理该章工具在整体开发流程中的位置。
出版社简介
北京大学出版社
中国 · 成立于 1979 年
北京大学出版社是一家综合性大学出版社，其出版方向涵盖古典文学、科学科普、社会文化、世界史、西方哲学与文化等领域。库内收录图书6031种，代表性图书包括《红楼梦》《狭义与广义相对论浅说（第15版）（附爱因斯坦关于统一场论及其他经典论文）》《几何原本》《圆锥曲线论》《东晋门阀政治》《神话哲学（上卷）》《神话哲学（下卷）》《海陆的起源》等。代表作者有曹雪芹、周汝昌、爱因斯坦、欧几里得、阿波罗尼奥斯、田余庆、谢林、先刚等。该社在古典文学与西方哲学原典译介方面形成特色，兼及科学经典与社会文化研究。因公开资料有限，此处仅依据库内图书呈现其出版方向，不作额外延伸。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 前言
- 第1篇 Python程序设计
- 第1章 Python入门
- 第2章 Python基础
- 第3章 数据类型与流程控制
- 第4章 函数、模块、包
- 第5章 面向对象的程序设计
- 第6章 高级主题
- 第2篇 数据采集与数据清洗
- 第7章 网络数据采集
- 第8章 数据清洗
- 第3篇 数据分析与可视化
- 第9章 NumPy数值计算
- 第10章 Matplotlib可视化
- 第11章 Pandas统计分析
- 第12章 Seaborn可视化
- 第4篇 大数据存储与快速分析篇
- 第13章 Hadoop数据存储与基本操作
- 第14章 Spark入门
- 第15章 Spark RDD编程
- 第16章 Spark SQL编程
- 第17章 Spark流式计算编程
- 第5篇 项目实战篇
- 第18章 分析电商网站销售数据
- 第19章 分析旅游网站数据
- 第20章 分析在售二手房数据
- 附录 Python常见面试题精选
- 主要参考文献
常见问题
没有编程基础能直接读这本书吗？
可以，但需要投入较多时间。本书从Python程序设计入手，前篇就是为零基础读者准备的。建议不要跳过编程基础部分，先确保能独立写出简单程序，再进入数据分析与大数据部分，否则后续框架内容容易跟不上。
书中的项目实例需要什么运行环境？
项目实例涉及数据分析工具与大数据存储、并行计算框架，通常需要在本机或虚拟环境中配置相应软件。建议提前按书中说明搭建环境，并预留调试时间。具体依赖版本以书中所述为准，遇到环境问题可结合工具官方文档排查。
学完后能达到什么程度？
按书中路径完整学习并动手实践后，应能理解Python数据分析与大数据开发的基本流程，使用相关工具完成数据处理、可视化与并行计算任务。但精通仍需后续在真实项目中反复练习，本书提供的是系统的入门框架和项目训练。
读者评论
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作者简介
朱春旭
作者 · 中国
朱春旭，国内计算机类图书作者，公开资料有限，生卒年、籍贯与教育背景均未见明确记载，现有可查信息主要围绕其一部作品展开。其代表作为《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》，该书归入计算机综合类，内容面向数据分析与大数据处理的入门读者，力图把编程基础、数据处理思路与实际应用衔接起来。从题材选择看，作者关注的是 Python 语言在数据领域的实用技能，写作上偏向由浅入深、循序渐进的教程风格，适合希望系统上手数据分析的初学者参考。由于库内仅收录这一种作品，关于其写作全貌与个人经历，目前难以作出更多判断，读者不妨以该书作为了解其技术关注点的直接入口。
